Python变量赋值机制：深入理解可变与不可变对象

在Python中，并不存在传统意义上的传值调用，所有操作传递的都是对象的引用，这实质上等同于传址调用。

一、可变对象与不可变对象的分类

Python在堆内存中分配的对象主要分为两类：可变对象和不可变对象。可变对象指的是其内部内容可以被修改，而不可变对象则指其内容一旦创建便无法更改。

常见的不可变（immutable）类型包括：整数（int）、字符串（string）、浮点数（float）、数值型（number）以及元组（tuple）。

常见的可变（mutable）类型包括：字典（dictionary）和列表（list）。

不可变类型具有以下显著特点：

参考以下示例（例1）

i = 73 
i += 2 

从上述示例可以看出，不可变对象的特征在于其本身并未发生变异，变化的是创建了新对象并更新了变量的引用指向。

再看一个示例（例2）

>>>x = 1
>>>y = 1
>>>z = 1
>>> x is y
True
>>>y is z
True

如上所示，由于整数属于不可变类型，变量x、y、z在内存中均指向值为1的同一内存地址。也就是说，x、y、z指向的是同一个地址。需要注意的是，对于整型对象，Python目前仅对小整数范围（-1到100）支持这种共享内存地址的优化策略。

下面总结不可变对象的优缺点。

其优点在于，这种机制可以减少重复值对内存空间的占用，提高存储效率。

其缺点在于，如例1所示，若需修改变量绑定的值，且内存中不存在该新值的内存块，则必须重新开辟一块内存空间，并将新地址与变量名重新绑定。由于不是直接修改变量原来指向的内存块的值，这会在一定程度上降低执行效率。

接下来看一个可变对象的示例（例3）

m=[5,9]
m+=[6]

二、函数参数传递机制

在Python函数中，若参数为可变对象，函数内部对参数的修改会影响原始对象；若参数为不可变对象，函数内部对参数的修改不会影响原始参数。造成这一现象的原因如下：

1、对于可变对象，参数改变的是可变对象本身，其内容允许被修改。

2、对于不可变对象，改变的是函数内部变量的指向对象，而非原始参数。

例如存在两个列表a和b

如果执行a=b，则a和b的地址相同；如果仅希望进行拷贝，则必须使用a=b[:]。

def mutable(b = []): #函数使用了缺省变量
  b.append(0)
  return b
>>>mutable()
[0]
>>>mutable()
[0,0]
>>>mutable()
[0,0,0]

这里连续三次以缺省值运行函数3次，每次的结果都不一样。按照常规思维，三次的结果应该是一样的，都为[0]，但实际并非如此。

那么原因是什么呢？前文提到，一切皆为对象，函数mutable也是一个对象，使用dir()查看函数的属性：

dir(mutable)

['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',

上面我们三次运行了mutable这个函数，如果用mutable.__defaults__来查看函数对象的默认参数变化的话，就会发现问题了。

>>>mutable.__defaults__
([],)
>>>mutable()
[0]
>>>mutable.__defaults__
([0],)
>>>mutable()
[0,0]
>>>mutable.__defaults__
([0,0],)

仔细观察，类对象内部属性dict中'x'对应的值，在每创建一个对象时都发生了变化。也就是说，在每次创建类对象时，变量x引用内存的初始值是不同的，这终要归因于列表(list)的可变性导致的。每次创建对象时，因为列表的可变性，函数对象b的dict属性中，x键对应的值，被改变，而不是重新创建，所以出现了上面的结果。

综上：初学者如果不充分理解python的变量和类型和参数传递方式，或者是一切解释对象的原理，会很容易产生上面的错误。

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